AI 驅動的網頁爬取

Trustpilot 評論監測爬蟲

把 Trustpilot 的商家檔案與顧客評論轉成結構化的回饋資料集——包含評分、日期、評論者背景與商家回覆。只要一鍵,Thunderbit 的 AI Agent 就能自動完成其餘步驟,完全不用事先設定。

需要更多大規模抓取方式嗎?

快速試玩:親自試試看。

讓 Trustpilot 評論監測更輕鬆

把公開評論串流,整理成帶有日期與來源連結的回饋表。

一鍵建立評論資料集

打開 Trustpilot 商家檔案後,選擇 One Click Extract。Thunderbit 會自動建議評論結構,如需調整,也可以透過自然語言指令完成。

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匯出評論,供你自行分析

將完成的表格匯出到 Sheets、Airtable、Notion、Excel 或 CSV。評分、日期、評論內容與商家回覆都會分開放在不同欄位。

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不只比對單一平台的回饋

同樣的 AI Agent 工作流程也可套用在其他評論網站或公開回饋頁面,整合結果時仍可清楚保留來源名稱與 URL。

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評論監測需要保留原始脈絡

保留是誰寫的、何時發生,以及商家是否有回覆。

複製貼上的評論片段

對話內容變得不完整
評分和評論內容分開
體驗日期容易被忽略
評論標籤會遺失
回覆散落在另一個檔案
直接資料匯出

Thunderbit 回饋紀錄

每個可見元素都能保持對齊
評分與評論內容一起保留
日期清楚區分
來源標籤完整保存
回覆對應到正確的評論

Trustpilot 評論可保留哪些內容

當頁面有提供這些資訊時,可用這 30 種資料類型來保留可見的商家背景、單則評論與公開回覆。

  • 商家檔案 URL
  • 商家名稱
  • 商家網站
  • 商家類別
  • TrustScore
  • 星級評分
  • 評論總數
  • 商家是否認領
  • 商家所在地
  • 商家聯絡資訊
  • 評論 URL
  • 評論者姓名
  • 評論者國家
  • 評論者評論數
  • 評論評分
  • 評論標題
  • 評論內容
  • 體驗日期
  • 發布日期
  • 編輯日期
  • 驗證標章
  • 邀請評論標籤
  • 有幫助投票數
  • 商家回覆
  • 回覆日期
  • 評論語言
  • 評論位置
  • 頁碼
  • 來源檔案
  • 擷取時間

Feedback teams talk about Thunderbit

Customers explain in these videos how Thunderbit supports repeat monitoring and smoother data handoffs.

Trustpilot 爬取常見問題

公開檔案、評論標籤、公司回覆、排程與變動中的總數,如何影響你的資料集。

Build a wider customer-feedback view

Combine Trustpilot with software reviews, store reviews, social feedback, or other public sources while keeping each origin clear.

大眾點評爬蟲

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Thunderbit 大眾點評爬蟲可協助你以 AI 智慧欄位推薦,輕鬆擷取大眾點評上的美食與娛樂資訊。無論是餐廳、場所名稱、評分、地點、價格區間或聯絡方式,都能一鍵收集,適合用於市場調查、行銷推廣或旅遊規劃。只需幾下點擊,即可將大眾點評的結構化數據匯出。

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